【摘 要】
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针对微博文本简短、格式内容散乱、信息描述不完全、数据噪声大导致无法高效获取微博主题的问题,提出一种基于 LDA改进的 SMLDA模型。该模型综合考虑微博作者之间的关系、微
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机科学与工程学院
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针对微博文本简短、格式内容散乱、信息描述不完全、数据噪声大导致无法高效获取微博主题的问题,提出一种基于 LDA改进的 SMLDA模型。该模型综合考虑微博作者之间的关系、微博特定主题的标签以及微博文本之间转发关系和背景主题,采用 Gibbs抽样算法推导模型参数。在真实新浪微博数据集上进行试验分析,实验结果表明,SMLDA 模型与LDA模型比较,前者效率更高,提取结果更准确。
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